Squeezenet 기반 포트홀 탐지에서 데이터셋 구성 기법

Q: 이 논문에서 정의한 포트홀 데이터셋이란 무엇인가?

포트홀 데이터셋은 도로 주행 데이터를 기반으로 수집된 포트홀 정보를 매우 위험, 위험, 경고, 안전의 네 가지 범주로 분류하여 구성한 것이다. 각 범주는 포트홀의 깊이와 차량에 미치는 손상 정도를 기준으로 사람의 직감을 통해 다수결로 결정하여 분류한다.

Q: Squeezenet 기반 포트홀 탐지에서 데이터셋 구성 방식이 학습 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 도로 상의 오브젝트별 분류가 모호할수록 학습이 안정화되지 않으며, 명확하게 구분될수록 학습이 안정화되는 경향을 보인다. 특히, 2분류 및 4분류 데이터셋에서 분류 기준이 명확할 때 높은 학습 및 검증 정확도를 나타냈다.

이성원; 안광은; 정영주; 류승기; 서동만

학술대회자료

저자정보: 이성원 (대구가톨릭대학교) 안광은 (대구가톨릭대학교) 정영주 (대구가톨릭대학교) 류승기 (한국건설기술연구원) 서동만 (대구가톨릭대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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포트홀로 인한 피해가 지속적으로 발생함에 따라 포트홀을 탐지하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 이미지 처리, 3축 가속도, 레이저 센서와 머신러닝 중 머신러닝을 이용한 포트홀 탐지 연구를 진행하였었다. 이전 연구를 통해 도로 주행 데이터를 기반하여 포트홀 데이터 ... 전체 초록 보기

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대상 및 방법론
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